Adu langsung
GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro
Mana yang lebih baik, GLM-5.2 atau DeepSeek V4 Pro?
GLM-5.2 finis di atas DeepSeek V4 Pro di indeks, 87.1 berbanding 86.8, dan unggul pada keempat skor: kualitas, kecepatan, kontrol, dan nilai. Keduanya dinilai dengan rubrik yang sama, pada minggu yang sama, dan tidak ada penempatan yang disponsori.
Diperbarui
GLM-5.2
06 dari 53
87.1
Output kelas frontier, lisensi MIT, dan sejuta token konteks. Kombinasi itulah ceritanya.
DeepSeek V4 Pro
07 dari 53
86.8
Model penalaran di tingkat frontier, diterbitkan di bawah MIT, dihargai seperti hal sepele.
Empat skor, berdampingan
| Skor | GLM-5.2 | DeepSeek V4 Pro | Selisih |
|---|---|---|---|
| Kualitas | 84 | 86 | +2 |
| Kecepatan | 82 | 74 | +8 |
| Kontrol | 95 | 94 | +1 |
| Nilai | 92 | 90 | +2 |
| Skor indeks | 87.1 | 86.8 | +0.3 |
Mana yang sebaiknya dipilih
GLM-5.2 adalah pilihan yang lebih aman pada setiap sumbu yang kami nilai. DeepSeek V4 Pro pantas berada di indeks, tetapi tidak ada satu pun dari keempat angka ini yang membelanya di atas GLM-5.2.
GLM-5.2
GLM-5.2 adalah model yang membuat argumen open-versus-closed menjadi konkret. Ia bersaing ketat dengan andalan-andalan tertutup pada coding dan penalaran umum, mengambil sejuta token konteks, dan bobotnya diterbitkan di bawah MIT tanpa ambang batas pengguna dan tanpa klausul bidang penggunaan. Anda bisa menjalankannya, menyetelnya, mengirimkannya di dalam produk, dan tidak pernah mengirim satu byte pun ke siapa pun. Tidak ada yang lain di indeks ini menawarkan kemampuan sebesar itu dengan syarat seperti itu.
Di mana ia unggul
- Lisensi MIT tanpa batasan jumlah pengguna atau bidang penggunaan
- Kompetitif dengan andalan tertutup pada benchmark coding
- Konteks sejuta token pada bobot yang bisa Anda pegang sendiri
DeepSeek V4 Pro
Pro adalah andalan penalaran DeepSeek: model sparse yang sangat besar yang berpikir sebelum menjawab dan mendekati model tertutup terbaik pada matematika dan kode. Yang luar biasa bukan benchmarknya, melainkan bahwa bobotnya berlisensi MIT dan API yang di-hosting masih hanya sebagian kecil dari ekuivalen Barat mana pun. Lebih lambat dari Flash, dan memang seharusnya, karena pemikirannya itulah produknya.
Di mana ia unggul
- Penalaran mendekati frontier dengan harga open weights
- Lisensi MIT, termasuk untuk trace penalaran
- Konteks sangat panjang, sehingga seluruh repositori muat dalam satu panggilan